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起源：量子位 QbitAI
二维图片转 3D 模型的技术不少，但能用你画的草图 实时 生成骨骼绑定的 3D 模型见过吗？
像这样，顺着已有的图片描了几笔，立马就可失去三维模型。
一共描了五次轮廓就失去了一只残缺的 3D 猫模型，还绑定了骨骼：
看，能够像这样流动骨架关节，随时来一段鬼畜猫：
比照现有的很多主动生骨架建模办法，这一办法并不是在整个网格模型构建实现后，采纳算法解决并提取骨架。
而是基于草图，实时 进行形态建模和骨架创立。
并且，试验也证实这一新办法的学习老本更低，不同教训的业余人员都能疾速上手。
这项钻研来自浙江大学，相干论文公布在 Computers & Graphics 上，代码现已开源：
从草图中创立动静骨架
要实时地从草图中创立动静骨架，研究者次要分为三步来实现：
第一步是 提取部分骨架。
首先是从原始草图中进行简略的多边形采集，不过手绘图像难免会因为手抖或画技问题呈现线条的断裂、不平滑等问题：
（也就是计算机图像问题中常说的乐音）
所以，须要将原始线条平均地离散小段直线来平滑这些乐音，再用 DP（Douglas-Peucker）算法找到一个最靠近形态的简化多边形。
对于失去的简化多边形，通过间断向内偏移的轮廓线将多边形划分为枯燥的区域，提取失去一种直线骨架：
将下面失去的直线骨架中蕴含的不必要的顶点和边缘删掉，并折叠小于特定阈值的短骨架边缘，将直线骨架进行简化。
全副变动流程如下：
第二步，连接子骨架。
钻研团队以交互式的成对形式连接子骨架。
当用户创立一个新的子部件或挪动一个现有的子部件时，立刻查看以后子部件是否与其余子部件相交。
如果相交，就把以后子局部的骨架与被交的子局部的骨架连接起来：
这合乎用户交互式地一一创立三维模型的实在场景：新的子部件被连贯到现有的子部件上，同时，新的子骨架被连贯到相应的子骨架上。
第三步、全局骨架细化。
在上一步中，当两个或多个子骨架连贯到父骨架的相似地位时，经常会生成多余的短骨。
因而，这一步中首先要进行曲线简化、关节合并、分支修剪和边缘折叠。
其次，为了管制模型不同部位的骨架的复杂性，研究者将 3D 模型旋转到 XY 立体，把子形态和分支从三维空间映射到二维空间。
而后通过在二维空间运行 BoundedDP 算法，将简化后的分支从新映射到其原来的三维地位。
△BoundedDP 算法步骤
最终，一个最开始是手绘草图的图像，就变成一个绑定了骨骼的 3D 模型了：
算法速度更快，装置即玩
研究者首先比照了本文提出的骨骼模型生成算法与已有办法的执行工夫，能够看到，其速度优于大多数办法：
研究者还请来了 12 位教训各异的用户来应用 MonsterMash2、RigMesh3，以及本文提出的零碎来创立 3D 模型。
能够看到，应用本文提出的零碎创立失去的模型精度最高，但破费工夫却较少：
在开源文件中，研究者提供了一个 exe 的可执行文件，装置即玩。
如果要进行测试，要先装置 Qt、OpenCV、Boost、Libigl (Tetgen、Triangle、CGAL、Eigen)，并依据库的装置门路批改相干文件。
目前的测试环境则是这两种：
话不多说，去找张狗勾图片试试能不能搞个鬼畜狗模型了!
论文：
https://arxiv.org/abs/2110.05805
下载链接：
https://github.com/jingma-git…
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